[发明专利]体感手势识别方法

权利要求书

1.一种体感手势识别方法，其特征在于：。

包括以下步骤：

步骤一、采集人体20个关节点，建立人体关节点坐标系，定义每个关节点的原始坐标数据；

步骤二、将每个关节点原始坐标数据存入数据组；

步骤三、采集当前的各个关节点坐标数据，并将各个关节点的坐标数据存入数据组；

步骤四、将当前各个关节点的坐标数据与相应关节点的原始坐标数据进行对比，判断手是否抬起、是否前伸；

步骤五、步骤四中，如手前伸，则进一步对比相应关节点当前坐标与原始坐标，判断手是否前推；

步骤六、步骤四中，如手抬起，则进一步对比相应关节点当前坐标与原始坐标，判断手移动方向、手是否画圆、是否双手缩放；

步骤七、步骤六中，进一步对比相应关节点当前坐标与原始坐标，判断再见手势。

2.根据权利要求1所述的体感手势识别方法，其特征在于：判断手是否抬起的步骤为：

步骤一、获取手部关节点的当前y值y1；

步骤二、获取肩部关节点的当前y值y2；

步骤三、计算手部关节点的当前y值与肩部关节点的当前y值的差是否：为-0.1＜y1-y2＜0.2；

步骤四、如手部关节点的当前y值与肩部关节点的当前y值的差在-0.1与0.2之间，则手抬起；如手部关节点的当前y值与肩部关节点的当前y值的差未在-0.1与0.2之间，则手未抬起。

3.根据权利要求1所述的体感手势识别方法，其特征在于：判断手是否前伸的步骤为：

步骤一、获取脊椎关节点的当前z值z1；

步骤二、获取手部关节点的当前z值z2；

步骤三、计算脊椎关节点的当前z值与手部关节点的当前z值的差是否在为z1-z2＞0.5；

步骤四、如脊椎关节点的当前z值与手部关节点的当前z值的差大于0.5，则手前伸；如脊椎关节点的当前z值与手部关节点的当前z值的差不大于0.5，则手未前伸。

4.根据权利要求1所述的体感手势识别方法，其特征在于：判断手是否前推的步骤为：

步骤一、判断手是否前伸；

步骤二、如手未前伸，则返回；

步骤三、步骤一中，如手前伸，则获取当前手部关节点的坐标；

步骤四、步骤三中，如当前手部关节点的坐标与手前伸状态手部关节点坐标相同，则手未前推；如当前手部关节点的坐标与手前伸状态手部关节点坐标不同，则手前推。

5.根据权利要求1所述的体感手势识别方法，其特征在于：判断是否双手缩放的步骤为：

步骤一、获取双肩关节点的当前坐标值，计算双肩的距离d1；

步骤二、获取双手关节点的当前坐标值，计算双手的距离d2；

步骤三、如双肩的距离d1大于双手的距离d2，则双手伸展；

步骤四、如双肩的距离d1小于双手的距离d2，则双手收缩；

步骤五、如双肩的距离d1等于双手的距离d2，则双手无缩放。

6.根据权利要求1所述的体感手势识别方法，其特征在于：判断手移动方向的步骤为：

步骤一、判断手是否抬起；

步骤二、如手未抬起，则返回；

步骤三、如手抬起，获取手部关节点坐标的上一帧的x值x1；

步骤四、获取手部关节点坐标的当前帧x值x2；

步骤五、如手部关节点坐标的当前帧x值x2与手部关节点坐标的上一帧的x值x 1的差值大于0.1，则手向右移动，返回常量字符串；

步骤六、如手部关节点坐标的当前帧x值x2与手部关节点坐标的上一帧的x值x1的差值不大于0.1，则判断手部关节点坐标的当前帧x值x2与手部关节点坐标的上一帧的x值x1的差值是否小于-0.1；

步骤七、步骤六中，如手部关节点坐标的当前帧x值x2与手部关节点坐标的上一帧的x值x1的差值小于-0.1，则手向左移动，返回常量字符串；如不小于，则返回。